Redis是大型架構的必備技能，也是實現高并發(fā)的核心，下面我重點詳解Redis如何實現百萬并發(fā)性能@mikechen

內存存儲

Redis 是一個內存數據存儲系統(tǒng)，所有的數據都存在內存中，這使得數據讀寫速度非?？臁?/p>

內存訪問比磁盤訪問要快得多，這使得 Redis 在處理大量請求時能保持極高的性能。

RAM 的讀寫速度遠遠快于磁盤，無論是機械硬盤（HDD）還是固態(tài)硬盤（SSD）。

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內存的帶寬和延遲通常比磁盤小幾個數量級，對于數據庫來說，內存可以在微秒級別完成讀取操作，而磁盤操作通常需要毫秒甚至更長時間。

IO多路復用技術

Redis 通過 I/O 多路復用技術，尤其是 epoll，實現了高效的事件驅動模型。

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主要的 I/O 多路復用技術：

select

最早的 I/O 多路復用機制，支持同時監(jiān)視多個文件描述符（FD），當某個文件描述符變?yōu)榭勺x、可寫或發(fā)生異常時，select 返回通知。

poll

類似于 select，但支持更多的文件描述符，避免了 select 的文件描述符數量限制。

epoll

Linux 系統(tǒng)上的高效多路復用機制，解決了 select 和 poll 在大規(guī)模并發(fā)時的性能瓶頸，特別適用于處理數以千計的客戶端連接。

epoll 是事件驅動的，在檢測到事件時才通知應用程序處理，大大提高了性能。

epoll 的效率遠高于 select 、和 poll，使得 Redis 具有極高的性能。

這種模型使得 Redis 可以同時處理大量的客戶端連接，并對每個連接的事件進行及時的響應，從而保證了 Redis 的高性能和高并發(fā)性。

數據結構簡單

Redis 支持高效的內存數據結構，如：字符串、哈希、列表、集合、排序集合等。

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這些數據結構被高度優(yōu)化，以便于快速的存儲和檢索。

內存中的數據結構是基于簡單且高效的算法設計的，能夠支持快速插入、刪除、查找、更新等操作。

集群模式

Redis 集群通過分片的方式將數據分布到多個節(jié)點上，實現水平擴展，提高系統(tǒng)的處理能力。

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Redis 集群提供了高可用性，即使某個節(jié)點發(fā)生故障，也不會影響整個系統(tǒng)的可用性。

對于高并發(fā)場景，建議采用 Redis 集群部署。